2017, Vol. 36
2. 中国科学院青藏高原地球科学卓越中心, 北京 100101;
3. 中国科学院大学, 北京 100049;
4. 清华大学地球系统科学研究中心, 北京 100084
喜马拉雅山区位于青藏高原南部, 是全球海拔最高的山区。喜马拉雅山脉东西长约2400 km, 南北宽200~300 km, 山区总面积约为60×104 km2。喜马拉雅山区南北坡地形分布迥异, 南坡陡峭而北坡平缓。受地形和大气环流的影响, 南坡雨量充沛、除高海拔区域外植被茂盛; 北坡雨量较少、植被稀疏。随着海拔的增加, 山区的温度和降水也不断变化, 导致自然景观随海拔的增加出现明显变化。
喜马拉雅山区降水分布极其复杂, 与不同尺度的热力作用和地形导致的风场密切相关。高海拔地形地貌和地表加热导致的复杂风场使得该地区的地气间物质能量交换强度高。喜马拉雅山脉南坡的春季地表感热加强了爬升气流, 促使南亚夏季风爆发, 为喜马拉雅山区和青藏高原带来大量降水(Wu et al, 2012)。同时, 受地形影响, 该地区还形成了包括山谷风和冰川风在内的独特的局地环流系统, 致使降水随海拔和地形而强烈改变。高原的大尺度环流和山谷风并不是完全独立的系统, 例如周立波等(2007)发现在喜马拉雅北侧的珠峰绒布河谷, 存在明显日变化和逐日变化的沿河谷方向的风, 同时该地面风场的逐日变化与南亚夏季风变化关系密切。
随着气候变暖, 喜马拉雅山区降水明显减少(Salerno et al, 2015)。作为水循环的主要分量, 降水量的变化对喜马拉雅山区的冰冻圈、水圈和生物圈变化起着不容忽视的作用。降水是高原冰川物质平衡的补给源。在喜马拉雅山区, Yao et al (2012)发现从20世纪80年代到21世纪00年代, 喜马拉雅山区中部和东部冰川面积不断减少, 在20世纪90年代冰川退化速率明显大于80年代, 与季风降水减少密切相关。同时, 降水减少导致该地区的湖泊面积普遍以收缩为主(Lei et al, 2014), 生态系统物候推迟(Shen et al, 2015)。
因此, 理解喜马拉雅山区的降水分布及其变化对揭示高原的气候、冰川、水文以及生态过程具有十分重要的意义。随着中国科学家主导的“第三极环境(Third Pole Environment, TPE)”国际研究计划的推进(Yao et al, 2012), 青藏高原与周边地区的水资源、冰川、生态及环境变化日益受到关注, 迫切需要开展这一区域的气候与水文研究。本文针对海拔高、观测资料稀少的喜马拉雅山区, 回顾与总结了前人在降水方面的研究进展, 并提出了当前迫切需要开展的研究方向。
2 大气环流背景由于山脉的地形作用, 高原的年平均绕流, 主体为西风绕流, 在喜马拉雅山脉南侧向东呈气旋式流型; 而偏南风爬流沿着喜马拉雅山脉除夏季外均为爬流辐散区, 夏季辐散区消失(李斐等, 2012)。
为了研究季节差别, 图 1a, b分别显示了喜马拉雅山区500 hPa夏季(6-9月)和冬季(12月至次年3月)的环流场与水汽场(数据来源于2009-2010年NCEP再分析资料)。在夏季, 该地区500 hPa的水汽来源主要是南部的暖湿气流, 气流输送明显, 该暖湿气流与来自西南部的气流在喜马拉雅山脉以南汇合, 形成大量降水, 部分气流越过山脉进入高原, 给高原带来降水。这与解承莹等(2015)通过NCEP再分析资料和台站观测资料验证的高原南缘水汽输送路径相吻合。林厚博等(2016)则通过ERA-Interim再分析资料分析发现来自孟加拉湾的水汽输送强弱也与夏季高原降水值相对应, 水汽输送强烈时, 夏季高原降水总量多, 而水汽输送较少时, 降水总量少。沿着山脉东西方向的水汽梯度小, 而南北向水汽梯度较大, 南部水汽相对湿度明显大于高原。在冬季, 环流形势比较单一, 整个高原主要受西风气流控制。气流经过喜马拉雅时, 少量越过山脉进入高原腹地, 而大部分则形成绕流继续东移。相对湿度呈带状分布, 在喜马拉雅山区相对较高, 预示着气流的爬升, 有利于降雪。
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图 1 2009-2010年喜马拉雅山区500 hPa(上)及近地层(下)夏季(a, c)、冬季(b, d)环流场(矢量, 单位: m·s-1)和水汽场(彩色区, 单位: %) Figure 1 Circulation (vector, unit: m·s-1) and moisture (color area, unit: %) fields on 500 hPa (up) and surface (bottom) for Himalayan Mountains in summer (a, c) and winter (b, d) from 2009 to 2010 |
在夏季近地层(图 1c), 来自孟加拉湾的暖湿气流在山脉东部形成两股分支, 一支与500 hPa环流场情况类似, 越过山脉进入高原腹地形成降水; 而另一支则沿山脉向西, 在印度北部与西南气流辐合。与500 hPa水汽场相比, 南北、东西向的水汽梯度更大。冬季近地层(图 1d)气流沿山脉呈辐散状, 在高原和印度平原之间, 山区有一个相对湿度较高的水汽带, 有利于降水形成。总体而言, 不论是在近地层还是500 hPa高度上, 夏季高原南部水汽含量较大, 而冬季水汽含量相对较小。田红瑛等(2014)也通过分析MLS水汽资料发现在高原南部对流层顶100 hPa附近存在类似情况。
3 降水观测研究进展受恶劣气候和环境的影响, 喜马拉雅山区的气象台站建设与维护困难, 气象观测站大多分布在海拔3000 m以下的地区, 高海拔地区的观测极少。喜马拉雅地区的降水观测密度不仅大大少于南亚地区, 也少于青藏高原主体。卫星资料可以弥补地面观测资料的不足。1997年发射的热带降雨观测卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)搭载了世界上第一台星载降水雷达, 开创了全球降水监测的新时代(Kummerow et al, 1998), 也为观测资料匮乏地区的降水研究带来了新的机遇。图 2给出了喜马拉雅山区及其邻近地区TRMM多年平均的降水分布。在喜马拉雅山的北坡, 降水量较少, 大致为500 mm; 在南坡, 降水量明显增加, 但空间分布差异较大。从东往西, 降水逐步减少, 最大降水存在于喜马拉雅东段和藏东南。值得注意的是TRMM卫星只能观测到降雨, 无法反映西部较多的冬季降雪。
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图 2 1998-2015年期间TRMM平均年降水量在喜马拉雅地区的空间分布(单位: mm·a-1) Figure 2 The spatial distribution of TRMM annual rainfall averaged for the Himalayan region from 1998 to 2015. Unit: mm·a-1 |
目前, 基于观测站和TRMM降水资料的研究主要集中于降水的空间分布特征(沿喜马拉雅山脉东西向和南北向)和随时间变化(季节变化和日变化)的特征。通过对已有研究的梳理, 主要从降水随地形的变化特征、随海拔的变化特征、降水的时间变化特征以及降水日变化的机理四个方面进行综合分析。
3.1 降水随地形的变化特征山区降水除了受大尺度和中尺度环流的影响外, 还受地形和坡向的影响。为此, 一些学者(Higuchi et al, 1982; Wulf et al, 2010)利用站台资料对喜马拉雅地区降水随地形和坡向的变化以及降水类型进行了分析。
Higuchi et al(1982)利用尼泊尔山区(喜马拉雅中段)的季风期地面观测资料, 分析了该地区的降水随山峰、山谷的变化以及降水类型, 发现山峰的降水总量是山谷的4~5倍, 并指出地表空气温度与降雪发生的比例呈线性关系。在地表气温小于0 ℃时, 降水全部表现为固态降水; 在地表气温大于0 ℃时, 随温度升高固态降水比例逐渐减少。此外, 他们还发现在相同温度下白天的固态降水比例比夜间高。更早的研究在喜马拉雅中部以南的Mukut雪山也发现了类似现象(Higuchi et al, 1977)。Ageta et al(1980)认为这种固态降水比例的昼夜差异是由于太阳辐射引起近地面垂直温度廓线具有明显的日变化所致。在白天, 由于太阳辐射加热, 大气绝热上升, 温度衰减快, 因此在相同地表气温的情况下, 白天的高空气温更低, 从而使得降雪更容易发生。
Wulf et al(2010)重点分析了喜马拉雅西北部山区坡向对降水的影响。根据其收集的1998-2007年间近80个站点的降水数据, 发现降水量与地形坡向密切相关。在背风坡, 冬半年(11月至次年4月)受西风气流影响产生的降水占了该地区全年降水量的60%;而在迎风坡, 夏半年(5-10月)受印度夏季风影响产生的降水占主要地位, 约为全年降水总量的80%。然而, 强降水量占降水总量的比例并没有随着季节和地形坡向发生变化。不论在冬季或夏季, 迎风坡或背风坡, 强降水天数均占该季总降水天数的10%~20%, 强降水产生的降水量均占了该季节降水总量的40%左右。Wulf et al(2010)和Craddock et al(2007)指出夏季喜马拉雅西北部和中部地区迎风坡的强降水量级虽然比背风坡大, 但并没有比背风坡有更明显的降水日变化。
除了以上使用台站数据的研究外, TRMM卫星产品的出现为分析整个喜马拉雅地区的降水空间特征提供了契机。Bookhagen and Burbank(2006)利用TRMM数据, 发现沿喜马拉雅东西向存在一个降水带, 在山区的西部(74°E-76°E)和东部(88°E-93°E)各存在一个降水的大值区, 而在中部的降水相对较少。同时, 降水量沿喜马拉雅带常常出现高低相间的不连续带状分布, 与喜马拉雅带的高山和山谷相对应。不过, 类似研究主要还是集中在5000 m以下的降水。在更高海拔的地区, TRMM降水雷达不能测量降雪, 尚无法反映实际的降水量分布。
综上所述, 喜马拉雅地区降水的特征受复杂地形和坡向的影响变化明显。已有研究(Wang et al, 2016; Bhatt and Nakamura, 2005)认为降水受地形作用影响主要有两个因素:一方面是大地形的热力作用, 即青藏高原南坡地面感热引起的抽吸作用导致的水汽剧烈上升和辐合, 是造成当地降水的主要因素(Wang et al, 2016); 另一方面是局地中尺度地形的山谷风引起的辐合辐散, 引起在山脊和山谷的降水差异(Bhatt and Nakamura, 2005)。根据观测分析发现, 在尼泊尔中部海拔1000~2000 m的地区, 中尺度对流系统与陡峭的地形有强烈的相互作用, 与在此地区观测到的降水峰值对应(Barros et al, 2000)。
3.2 降水随海拔的变化特征海拔是影响降水的重要因子。Higuchi et al(1982)分析了尼泊尔喜马拉雅地区的降水, 发现沿着Dudh Kosi流域(图 3中珠峰南坡)2800~4500 m范围内降水量随海拔增加而减少, 而在靠近山脊的小冰川附近, 沿着山坡降水随着海拔的上升而增加。Bookhagen and Burbank(2006)通过高分辨率TRMM卫星降水数据指出, 在夏季季风期喜马拉雅南坡降水量随着海拔的增加而逐渐增多, 到2000 m高度以后, 降水随着海拔的增加而逐渐减少。在该区域降水存在两个明显的降水峰值:海拔500~700 m(Sub-Himalayas)附近由少量的强降水事件造成的降水峰值和海拔2000~2200 m(Lesser-Himalayas)附近由高频的弱降水事件造成的降水峰值。鲁春霞等(2007)通过气象台站的降水观测资料对低海拔地区的高值降水原因进行了分析, 认为印度季风携带的热带海洋气团, 水汽含量十分丰富, 具有高温高湿的特点, 稍受地形抬升就会产生暴雨, 因此最大降水量通常在海拔较低的地区。Cannon et al(2015)则发现喜马拉雅山区中部和西部较高海拔区域冬季的降水主要受西风扰动的影响。Shrestha et al(2012)通过分析TRMM降水数据认为Sub-Himalayas降水峰值的形成是由低层充足的水汽引起的。Lesser-Himalayas降水峰值的形成与Sub-Himalayas的降水有关: Sub-Himalayas上部的对流使得中层大气变湿, 沿着山坡强迫抬升的水汽凝结引发了Lesser-Himalayas降水峰值的形成。应用台站观测的长序列数据(1994-2013年), Salerno et al(2015)发现喜马拉雅中部珠峰南坡的年降水随着海拔的上升逐渐增加, 而在2500 m后降水随海拔上升迅速减少(图 3), 但5000 m以上的区域, 降水随海拔变化仍不明确。
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图 3 2003-2012年珠峰南坡年降水量随海拔的变化(Salerno et al, 2015) Figure 3 The variation of precipitation with elevation in south slope of Himalayan Mountains from 2003 to 2012 (from Salerno et al, 2015) |
喜马拉雅山区降水与海拔的关系比其他高海拔地区更为复杂。在中亚的山区, 降水往往随海拔的升高而增加。例如, Aizen et al(1997)指出天山山脉的汗腾格里峰(Khan Tengri)降水随海拔而上升, 直到4500~5000 m才不再增加; Kang et al(1999)则发现祁连山的降水随海拔而上升的范围可达到海拔6000 m。
总体而言, 喜马拉雅南坡在600 m左右和2000 m以上海拔存在两个峰值; 2500 m以下, 降水大致随海拔升高而增加; 超过2500 m, 降水随海拔升高而减少; 极高海拔地区的降水变化尚不明确。这种特殊的降水和海拔的关系与中亚高山区明显不同, 可能与喜马拉雅山区季风带来的充足水汽量有关。
3.3 降水的时间变化特征降水日变化的研究对于理解山区天气气候系统过程以及水汽输送的区域性特征具有十分重要的意义(白爱娟等, 2008)。降水的日变化是喜马拉雅地区的一个突出特征。
日变化研究需要高时间分辨率数据的支持。在喜马拉雅中段的低海拔地区(小于3000 m), 虽然尼泊尔水文气象局(Department of Hydrology and Meteorology)有约300个降水和温度观测站, 但这些观测站只记录了日降水总量与日极端和平均温度, 无法用于降水的日变化研究。自20世纪80年代起, 各国学者先后在该地区设置研究观测站, 记录小时降水, 研究降水的日变化。Higuchi et al(1982)在尼泊尔东部的Khumbu Himal, 中东部的Shorong Himal和中部的Mukut Himal观测站分析了降水日变化, 发现山峰的降水大多发生在下午, 主要受强烈的地表辐射加热引起的积云对流性降水的影响; 而山谷的降水则多发生在夜间, 并且在降水发生最多的时段, 该时段的累计降水量也同时达到一天中的最大值。Barros et al(2000)和Ueno et al(2008)也通过高时间分辨率的降水观测分析指出在尼泊尔中部的低海拔地区降水峰值主要发生在夜间。
TRMM降水提供了在大范围研究降水日变化的可能性。Bhatt and Nakamura(2005)基于TRMM降水资料, 发现喜马拉雅南坡低海拔地区的降水峰值主要发生在夜间。类似地, Liu et al(2009)在更大范围内也发现了尼泊尔的夜间降水峰值。
因此, 无论是地面观测还是卫星资料都显示喜马拉雅山区南坡低海拔地区以夜间降水为主。在高海拔地区(大于4000 m), 降水主要以降雪形式为主, 但地面观测资料稀少, 且TRMM卫星无法识别降雪事件, 所以目前对高海拔降水的日变化所知甚少。另一方面, 高原主体的降水峰值发生在傍晚, 与南坡的降水日变化截然不同(Yang et al, 2007; Liu et al, 2009)。
喜马拉雅山区的降水存在明显的季节变化。青藏高原及喜马拉雅地区主要受季风和西风环流系统控制, 5-9月主要受夏季风影响, 而11月至次年3月则主要受西风环流影响(Mani, 1981)。Bookhagen and Burbank(2010)利用TRMM资料, 指出受印度夏季风影响的降水占了喜马拉雅中部地区全年降水的80%以上; 而在西北部地区象泉河以西, 印度夏季风降水占年降水比例不到50%。Wagnon et al(2013)和Shea et al(2015)则结合站台观测资料, 发现中部地区的夏季降水占了全年降水的60%~90%, 与卫星降水产品得出的结论一致。高原主体的降水也存在着明显的季节差异, 夏季降水最多, 占年均80%左右, 主要以对流降水为主(傅云飞等, 2008); 其次是春季和秋季, 冬季降水最少(Xiao et al, 2008; 林厚博等, 2015)。
此外, 喜马拉雅地区的降水还存在明显的年际波动。通过分析1960-1997年间的尼泊尔水文气象局的降水观测资料, Shrestha et al(2000)发现该地区的降水量存在显著的年际振荡, 并且在1962, 1973及1984年出现了降水峰值, 呈现出明显的10年际变化特征。Bhutiyani et al(2010)利用1866-2006年共140年的喜马拉雅西北部地区的气象观测站资料, 发现自19世纪60年代起, 该地的季风期(6-9月)降水呈现明显的减少趋势, 年降水除个别低海拔站点外也呈现减少趋势。在喜马拉雅中部, 降水在近20年也呈减少趋势, 且季风期尤为明显(Salerno et al, 2015)。路红亚等(2014)通过对喜马拉雅山区北坡珠穆朗玛峰地区周边5个气象站点逐日降水量资料的分析表明: 1971-2012年间, 该地区强降水量(日降水量大于基准期内第95%分位值的降水量)、极强降水量(日降水量大于基准期内第99%分位值的降水量)和年降水总量也在减少, 分别为-5.74 mm·(10a)-1, -1.20 mm·(10a)-1和-5.32 mm·(10a)-1。因此喜马拉雅山区南北坡的降水都有减少趋势。与此相反, 高原中部和北部的降水是增加的(Yang et al, 2011)。这种降水的空间差异导致了喜马拉雅山区和高原南部湖泊的收缩, 而高原其他区域湖泊扩张的空间格局(Lei et al, 2014; Yang et al, 2014)。
3.4 降水日变化的机理喜马拉雅地区的降水主要受地形和风场的复杂影响。高原尺度的热力作用造成夏季风场白天辐合夜间辐散, 而喜马拉雅大地形和山谷配置对空气有动力强迫作用和斜坡加热作用。大尺度辐合辐散风场上叠加的局地山谷风和冰川风, 形成了复杂的降水空间分布。因此, 地形的复合空间结构对风场的变化和降水分布有举足轻重的作用(Johansson and Chen, 2003)。
为了理解喜马拉雅地区的降水过程, 必须深入理解风的辐合辐散变化。Houze et al(2012)认为自夜间到凌晨, 在喜马拉雅山脚下存在一个辐合带, 该辐合带是西南气流和夜间山风相遇所致, 有利于降水的形成。在白天, 强烈的爬升气流则导致喜马拉雅山脚形成辐散区, 不利于降水的形成。但是观测研究表明, 大规模的夜间山风在喜马拉雅山区南坡并不明显。Ohata et al(1981)和Ueno et al(2008)发现在珠峰南坡的昆布河谷, 季风开始后出现了不对称的风系统, 即白天存在很强的谷风, 但夜间下山风非常微弱, 甚至仍然有向上的谷风存在。Bollasina et al(2002)也发现在季风期, 从日出到日落期间, 自南向北的谷风速度高达4 m·s-1, 推动云团北向运动, 带来大量降水。利用珠峰南坡的“金字塔计划”观测数据, 我们分析了风速的不对称性, 发现夜间的山风确实很弱, 即使在海拔5000 m的地方也是如此(图 4, 图中除Z6700代表中国科学院青藏高原研究所希夏邦马地区达索普冰川观测站2005-2006年的数据外(Wen et al, 2012), 其它Z2660~Z7986代表“金字塔”实验室在珠峰南坡的6个观测站在2010-2011年的数据(Salerno et al, 2015))。在高海拔地区, 近地表层白天水汽辐合, 更易形成降水。在海拔6700 m和8000 m的观测站, 风场受自由大气的控制, 日变化不明显。在珠峰北坡, Sun et al(2007)观测到下山风发生在数百米的近地层厚度内, 远远超过冰川风的厚度。Zhou et al(2008)则指出地表风的变化与南亚夏季风密切相关。在夏季风中断期间, 会发生强烈的下山风; 当季风比较活跃的时候, 风速明显减弱。但是, 南北两侧气候要素的对比研究仍然少见。
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图 4 喜马拉雅中段南坡地区季风期风速的日变化 “Z”后面的四位数表示海拔 Figure 4 Diurnal variations of wind speed during the monsoon season (June-August) in south slope of central Himalaya. The number after "Z" denotes elevation |
全球气候模式是进行气候变化研究普遍采用的工具, 但其分辨率较低, 在区域尺度的气候模拟上存在一定劣势, 尤其是在喜马拉雅山区, 采用粗分辨率(大于100 km)的模拟会大幅度扭曲实际地形, 导致不真实的模拟。区域气候模式可以使用高空间分辨率描述大地形, 对喜马拉雅山区的降水模拟可能比全球模式更有优势(Ma et al, 2015)。目前比较常用的中尺度数值模式有RAMS、GRAPES、MM5、WRF和RegCM等。下面分析已有研究对MM5模式和WRF模式在喜马拉雅地区降水模拟性能的评估。
4.1 MM5模式在喜马拉雅地区的降水模拟评估MM5(The Fifth-Generation Mesoscale Model)模式是美国国家大气研究中心(NCAR)和美国宾州大学(PSU)合作开发的一个适用于有限区域的中尺度气象模式, 具有数值天气预报业务系统功能和天气过程机理研究功能(张金善等, 2005)。
Das et al(2005)利用MM5模式在喜马拉雅西北部、中部和东北部地区开展了10 km分辨率的天气模拟。通过对受西风急流影响的强降水事件及一些极端天气事件的模拟, 发现该模式在特殊天气事件的模拟时效上可以达到72 h。例如, MM5模式模拟出了2002年1月14-16日喜马拉雅不同地区受西风气流影响的降水事件, 与观测结果基本吻合。
Singh et al(2014)通过MM5模式对喜马拉雅西北部地区6个冬季(2003-2008年)的降水进行了10 km分辨率的1天、2天和3天的模拟, 并与当地不同海拔的6个观测站资料进行了对比。结果发现为期1天、2天和3天的降水模拟值与实际观测值的相关性分别为0.67~0.80, 0.57~0.73和0.54~0.69。同时通过比较发现MM5模型在降水日的模拟上比非降水日更好(该研究将降水总量大于等于1 mm的天数记为降水日, 否则记为非降水日)。然而MM5模式在降水发生较多区域的模拟效果相对较差, 可能与具体的地理位置、海拔和地势条件的影响有关, 具体原因有待于进一步探讨。
总体而言, MM5模式在喜马拉雅地区具有良好的降水模拟能力, 尤其是对强降水事件的模拟, 但在地理条件复杂的区域, 降水模拟效果较差。
4.2 WRF模型在喜马拉雅地区的降水模拟评估与应用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式是美国国家大气研究中心(NCAR)等科研机构于2000年联合开发的新一代区域尺度天气研究与预报模式, 已被广泛应用于区域模拟研究。
Bhatt et al(2014)运用WRF/NorESM(Norwegian Earth System Model)开展了喜马拉雅地区12 km的动力降尺度模拟, 发现2000-2010年间模拟的降水变化和趋势与实际情况吻合, 即降水量在夜间达到最大值, 下午达到次大值。
Shekhar et al(2014)分别用MM5模式和WRF模式对喜马拉雅中部和西部地区的降水形势进行了分析。结果表明MM5模型在Karakoram山脉外的其他喜马拉雅西部地区的定量降水模拟均有较好的表现, 但在Karakoram山脉表现较差。相对于MM5模式, WRF模式模拟的降水变化与观测结果较为接近, 因此WRF已被应用于SASE(Snow and Avalanche Study Establishment)的业务化天气预测。
Norris et al(2015a)利用WRF模式对喜马拉雅地区降水的时空分布进行了6.7 km分辨率的模拟, 并将模拟结果与当地高海拔地区的雨量计数据与TRMM降水格点资料和MODIS云数据进行对比, 发现WRF模型能较好地表现季节尺度的降水变化。WRF模式模拟结果与低海拔站点日降水情况也能很好地响应, 然而与高海拔地区的站点数据相比, 效果不甚理想。WRF模拟的季风期降水日变化与TRMM卫星的结果在大部分地区比较一致, 并且WRF模式还能模拟出高山和河谷的降水日变化, 但TRMM受观测能力限制, 无法反映极高海拔地区的降水变化, 难以用于评估WRF在高海拔的模拟能力。
Norris et al(2015b)分别用WRF模式对喜马拉雅地区1999年1月和2006年3月发生的两次强降雪事件进行了模拟。其中第一次降雪事件局限于喜马拉雅西部地区, 第二次连续的强降雪几乎覆盖了整个喜马拉雅山脉的山脊。模拟的结果与已有的台站观测资料、TRMM累积降水量、MODIS卫星云和雪盖面积等比较吻合。
同时WRF模式在高原也有广泛的应用。何由等(2012)使用WRF模式对2004年的一次强降水过程开展了10 km分辨率的模拟, 发现模式基本能够重建此次强降水过程的中心、强度及降水范围。田珊儒等(2015)通过双重嵌套WRF模式对高原2012年6月下旬的一次东移对流系统的生成发展机制和地面加热相互作用过程进行了模拟, 发现WRF模式能够很好地模拟出高原西部低涡的生成和东移, 并且通过敏感性试验发现高原地面感热通量对高原西部低涡的影响较大, 而潜热通量则对高原东部对流系统的影响较大。Ma et al(2015)通过每天初始化大气场, 明显改进了青藏高原的降水模拟, 但存在降水湿偏差。Gao et al(2015)用WRF模式在青藏高原开展了分辨率为30 km的长期积分, 发现降水湿偏差依然很明显。德国科学家使用WRF模式, 开展了2000-2014年间高亚洲的精细分析(High Asia Refinement or HAR), 在国际上有较大影响(Maussion et al, 2014), 但高原降水仍然偏多。
除此之外, 其他区域气候模式在喜马拉雅地区也有不少的应用。Ménégoz et al(2013)利用MAR (Modèle Atmosphérique Régional)模型对喜马拉雅地区的降水和积雪进行了为期两年(2000-2002年)的模拟, 发现与再分析资料和观测资料相比, 模型低估了喜马拉雅及其东部地区山麓的降水, 但却较准确地模拟出了高海拔地区降水类型以及积雪出现的范围和持续时间。Palazzi et al(2015)分析了CMIP5(Coupled Model Inter-comparison Project Phase 5) 的模拟数据, 对喀喇昆仑山脉到喜马拉雅山脉的降水趋势做了预估, 认为这两个地区在夏季会更加湿润, 降水逐渐增多, 而冬季无明显变化, 但模型仍存在一些不确定性。
总体而言, WRF模式在喜马拉雅地区有较强的模拟能力, 且在模拟中尺度系统和降水预报时比MM5模式更有优势, 但目前WRF模式在青藏高原的模拟有严重的湿偏差, 可能与其没有考虑喜马拉雅山区公里尺度的复杂地形的影响以及这一区域的特殊陆面过程和积云过程有关。例如对地形拖曳力的低估可能导致风速过强, 夏季地表和大气水热交换过快, 从而水循环偏强, 降水偏多, 温度偏低。因此, 仍有必要发展和改进WRF模式版本, 使之适合于青藏高原和喜马拉雅山区的降水模拟。
5 结论与展望降水的时空特征研究对理解喜马拉雅山区的气象、水文、冰川和水文等领域的物理过程极其重要。前人基于稀少的观测资料, 已经开展了一些研究, 取得了对以下观测事实的认识:喜马拉雅山区的降水有明显的日变化, 在低海拔地区以夜间降水为主; 降水量随海拔的升高而升高, 但是在超过2500 m后, 降水随海拔升高而降低; 喜马拉雅山区的降水主要发生在夏季, 但是在西北部的高海拔区域, 冬春季降水可能高达50%。普遍认为, 喜马拉雅山区的夜间降水与高原尺度的热力作用和山谷风有关。季风开始后出现了不对称的风系统, 白天存在很强的谷风, 但夜间下山风非常微弱, 甚至仍然为谷风。目前存在的主要问题是在极高海拔区域仍然缺乏观测, 对极高海拔地区的降水规律认识有限, 缺乏对降水时空差异发生的过程与机理研究。区域气候模拟在喜马拉雅山区有一定的适用性, 但缺乏对极高海拔地区降水模拟的评估。因此, 建议优先开展以下四个方面的研究:
(1) 极高海拔降水的观测研究。目前对于喜马拉雅低海拔地区降水的空间和时间变化(日变化、季节变化以及气候变化)特征已经具有比较清楚的认识。但对极高海拔(大于4000 m)地区的降水特征认识比较肤浅。这主要是由于高海拔地区仪器架设和维护困难, 高质量的气象观测数据极度匮乏, 且由于极高海拔地区降水主要以降雪为主, 难以用仪器准确测量。因此关于高海拔地区的降水分析研究十分有限, 缺乏系统性的分析研究。自1994年“金字塔计划”实施以来, 已经在珠峰南坡超过5000 m的区域设置观测点, 为认识极高海拔的气候特征提供了宝贵资料, 也为高海拔地区夏季降水减弱的观点提供了直接证据。在“第三极环境”国际计划的支持下, 今后应该加强类似的观测研究。
(2) 对新一代卫星降水产品的评估。TRMM卫星极大地提升了人们对喜马拉雅山区降水的认识, 其不足之处在于TRMM降水雷达无法识别降雪。随着新一代全球降水观测GPM(Global Precipitation Measurement)卫星的发射, 其搭载的双偏振雷达可以反演降雪(或降雪概率), 这为高海拔的降水特征和过程研究提供了可能。为此, 迫切需要对GPM卫星产品开展评估。已有初步评估表明, GPM降水产品比TRMM更有优势, 值得期待。
(3) 喜马拉雅地区南北坡和高山－峡谷降水过程对比研究。喜马拉雅山区南北坡存在明显的地形差异和环流系统, 造成南北坡气候截然不同。因此, 有必要开展关于喜马拉雅地区南坡和北坡降水的对比分析研究, 探索水汽翻越喜马拉雅山脉的过程。此外, TRMM降水显示在高山和峡谷的降水强度存在明显的差异, 可能与峡谷的水汽通道效应以及高山的水汽阻挡效应有关。探索降水在高山区和河谷区随海拔变化的特征对于了解不同地形对水汽传输和降水的影响具有十分重要的意义。
(4) 区域气候模式改进研究。由于地形的复杂性, 区域气候模式在高原和山区存在较大的模拟误差。在喜马拉雅南坡, 由于地形十分陡峭, 难以开展超高分辨率的区域模拟。在高原主体不论是模式还是再分析资料均存在对降水严重高估的现象。可以通过结合观测资料分析模式缺陷, 改进陆面过程和地形参数化方案, 改善大气水汽场和土壤水分场初始化, 完善区域气候模式的模拟能力。一个适合于喜马拉雅地区的区域数值模式不仅有助于加深对区域能量和水循环过程的理解, 也有助于提升青藏高原和周边地区的天气和气候预测。
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